アディティブ マニュファクチャリングの成功に不可欠な 6 つのプロセス制御変数

アディティブ マニュファクチャリング プロセスは、人間の機械オペレーターが補助なしで制御できるよりもはるかに複雑で複雑なスケールで動作します。溶融堆積モデリング (FDM) のようなレイヤーベースの方法は、手動で検証することが不可能ではないにしても困難な、ピクセル スケールや印刷角度など、さまざまな変数に従って構成できます。このため、メーカーは、プリント ジョブ内およびプリント ジョブ間で、アディティブ プロダクション プロセスが正確、正確、経済的、安全であることを保証する実証済みの方法を必要としています。

大まかに言えば、プロセス制御として知られるこれらの方法は、エンジニアが複雑なプロセスを管理して一貫した結果を生み出すことを可能にする産業システムです。たとえば、アディティブ マニュファクチャリング プロセス制御は、部品が幾何学的精度、性能特性、機械的特性、寸法公差、および品質について同様の基準を達成するために重要な多数の生産パラメーターを最適化するのに役立ちます。

ほとんどのレーザー粉末床溶融 (LBPF) マシンを含む産業用 3D プリンターの大半には、カメラ、熱センサー、位置センサーを使用して、プリンターの出力に関するデータを収集し、偏差をリアルタイムで検出する閉ループ監視システムが含まれています。 .

フィードバック システムとも呼ばれるこれらの in situ プロセス制御は、出力に基づいて調整を行い、目的の条件や特性を達成することで、部品生産の一貫性と品質を向上させます。あまり一般的ではありませんが、一部の 3D プリンターは、デバイスの閉ループ システムにフィードバックを直接入力する「フィードフォワード」シミュレーション ツールを備えているため、リアルタイムのプロセス制御とより一貫した印刷が可能になります。

重要な添加剤プロセス制御変数

3D プリント パーツの精度と品質は、一貫した結果を得るために厳密に制御する必要がある多数の変数の影響を受けます。一般に、これらの変数は 6 つのカテゴリのいずれかに一致します。

1.環境

パーツが作成されるスペースの物理的条件を制御することは、一貫したプリントを確保するための基本です。湿度、空気の質、温度などの要因は、材料がどのように押し出され、層間で結合するかに大きな影響を与える可能性があります。これらの各要因が印刷品質にどのように影響するかを知ることが重要です。

2.マシン

生産中に使用されるテクノロジーは、考慮しなければならない多くの変数を導入します。

マシンの品質によって、これらの要因の一部を軽減できます。たとえば、達成できる公差は、機械の最も精度の低い部品と同じくらいしかありません。エクストルーダーがどれほど高価であっても、それを駆動するコントローラーとモーターが不正確であれば問題ありません。押し出し力やプリンターとプラットフォームの温度などの追加要因は、材料の接着強度と界面の安定性に直接影響します。

3.素材

もちろん、さまざまな材料特性が最終部品の性能と機能に影響を与えますが、これらの品質も製造プロセスに組み込む必要があります。材料に特定の保管または取り扱い要件がある場合、または印刷前に特定の方法で準備する必要がある場合は、変数ごとにプロセス制御を確立して、ジョブを繰り返しても同様の結果が得られるようにする必要があります。

4.部品の形状と向き

エンジニアは、製造用にパーツ設計を最適化するだけでなく、プリンターのビルド チャンバー内でパーツをどのように製造するかを定義する必要があります。ビルド プレートに対するパーツの向き、サポート材料の設計、マシンの最も正確な印刷面への重要な機能の位置合わせなどの要因はすべて、生産効率と品質に貢献します。

5.後処理

印刷が完了すると、さまざまな理由により、ポストプロダクションの前にパーツに追加のプロセスが必要になる場合があります。サポート材が使用されている場合は、それを取り除く必要があります。最終製品の精度を高めるために、特定の機能に穴を開ける必要がある場合があります。二次的なステップも時間に敏感な場合があります。いずれの場合も、これらのプロセスは標準化する必要があります。

6.品質保証

後処理を最適化することで、パーツの精度を確保し、望ましい美的品質を達成することができます。サポートの取り外し方法、表面の仕上げ方法、およびホット スタンプやメッキなどの装飾的な詳細の適用方法についても、同様のパラメーターを設定する必要があります。最後に、部品の測定、検証、認定に使用される方法 (計測学として知られる手法) は一貫している必要があります。

重要な変数に対する添加剤製造プロセスの最適化

特定の生産ジョブに関連する変数を特定したら、製品チームの次のステップは、効果的な変数管理を可能にするプロセスを設計することです。プロセスのキャリブレーションには試行錯誤が必要ですが、アディティブ マニュファクチャリング プロセスの重要な利点は、それらが反復的であり、費用と時間のかかるツールの変更を必要とせずにデジタル設計を迅速に更新できることです。

正確さと精密さのために積層造形プロセスを最適化するには、通常、次の手順を実行する必要があります:

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プロセス制御変数に基づいて広範なデータ セットを収集する

データセットの統計分析と相関分析を実行して、変数とインプット間の依存関係を確立する

変数の依存関係に基づいて、的を絞った実験計画法 (DOE) を実施し、不一致や逸脱の主な原因を明らかにする

生産プロセスを変更して、精度と精度を向上させる

このサイクルは、プロセスが目的の特性と寸法公差を備えた高品質の部品を確実に製造するまで繰り返される必要があります。ただし、プロセスが一貫して効果的であることを保証するために、継続的にテストを実施する必要があります。

一貫したオンデマンド製造を発見

プロセス制御は、製造方法の効率と一貫性を確保するために不可欠であり、付加製造プロセス制御技術の開発は急速かつ重要です。 IoT センサーと機械学習アルゴリズムの 3D プリンター システムへの組み込みの増加により、製品チームはより高い精度と速度でパーツを作成できるようになりました。さらに、シミュレーション解析、実験計画法、制御システムの工業化などの画期的な新技術は、積層造形部門を合理化および改良する可能性を秘めています。

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